要学习量化交易编程，可以选择以下几个相关的专业：

金融工程：

金融工程是一门综合性的学科，涵盖了金融、数学和计算机科学等领域的知识。学习金融工程可以帮助你了解金融市场的基本原理和金融产品的特点，同时也能够掌握一定的数学建模和计算机编程技能，为量化交易编程打下坚实的基础。

金融学/证券投资学：

这两个专业也是学习量化交易的基础，主要涉及金融市场、投资理论、证券分析等内容。通过学习金融学或证券投资学，你可以掌握量化交易中的金融产品知识、市场分析方法等。

数学/统计学：

量化交易大量使用数学和统计学方法进行模型构建和数据分析。学习数学和统计学可以帮助你熟练掌握概率论、数理统计、时间序列分析等基础知识，对量化交易中的风险管理、回测等问题有深入理解。

计算机科学/软件工程：

在进行量化交易编程时，良好的计算机编程技能是必不可少的。学习计算机科学或软件工程可以使你掌握编程语言、数据结构、算法设计等技能，为量化交易的自动化和高效执行提供技术支持。

数据科学：

数据科学是一个新兴的领域，它涉及到数据的收集、处理、分析和应用等方面。在量化交易中，数据分析是非常重要的环节，通过对金融市场的历史数据进行分析和挖掘，可以发现一些具有统计意义的规律和模式。因此，学习数据科学可以帮助你更好地理解和利用数据，在量化交易编程中发挥更大的作用。

经济学：

了解经济学的基本原理，如微观经济学、宏观经济学、博弈论等，可以帮助你更好地理解市场行为和金融市场的运作机制。

编程语言课程：

首先，你需要学习一门编程语言，如Python或者R。这些语言在量化交易领域广泛应用，具有简单易学、功能强大等特点。你可以选择在线课程、教学视频或者自学教材来学习编程语言的基础知识和语法。

数据分析和统计学课程：

量化交易需要对大量的历史和实时数据进行分析和统计，以制定交易策略。因此，你需要学习数据处理和分析的技能。这包括统计学的基础知识、数据清洗和预处理、数据可视化等。

量化金融课程：

量化金融是量化交易的理论基础，学习量化金融可以帮助你理解金融市场、交易策略的设计和优化等方面的知识。你可以学习相关的课程，如市场微观结构、金融衍生品定价、投资组合理论等。

策略开发和回测课程：

在量化交易中，策略开发和回测是非常重要的一环。你需要学习如何设计和实现交易策略，并使用历史数据进行回测和评估。这包括技术指标的使用、交易信号的生成、风险管理等方面的知识。

量化交易平台和工具课程：

学习如何使用量化交易平台和相关工具，是进行实际交易的必备技能。你可以学习如何使用开源量化交易平台，如Quantopian、Zipline、Backtrader等。

通过学习上述专业和课程，你将能够掌握量化交易编程所需的基本知识和技能，并在实际交易中应用这些知识和技能。建议从基础课程开始学习，逐步深入，同时结合实际项目进行练习和实战经验的积累。